制图工具

多数点子集中在中心线附近，左右对称。 少数点子靠近管制界限。 点子分布无规律，呈随机状态。 点子未超出管制界限或极少超出。

用控制图监控过程 控制图通过定期抽样和打点，用于日常质量管理和工艺改进，帮助识别异常波动，及时采取措施，将工艺标准维持在预期水平。 步骤： 定期从过程中抽取样本数据。 将数据绘制在控制图上。 观察数据点，判断是否存在异常模式，例如超出控制限或出现非随机趋势。 如果发现异常，则需要查明原因并调整工艺流程。 持续监控过程，确保其处于受控状态。

如果你在做数据或者科研，Matlab的统计制图功能挺好用的。它不仅能你轻松展示数据，还能让你更直观地看出趋势和分布。figure命令可以帮你打开图形窗口，subplot让你把多个图形放进一个窗口，比较方便。如果你想要对图形做一些定制，hold on/off可以让你在同一图形上绘制多个数据集，axis命令能调整坐标轴显示的范围，灵活。整体来说，Matlab 的统计工具箱为你了多绘制图形的功能，你从数据中发现更多有价值的信息。

本帖最后由白素于2012-10-30 09:52编辑。首先使用鼠标左键选择要复制的点，然后选择目标位置进行复制，点击左键完成操作，按右键退出。以下是相关图片的应用示例。

如果你在做统计过程控制(SPC)时，会遇到一些比较具体的挑战，比如说，如何单边控制图的情况下计算 Cp 和 Cpk？嗯，这其实是一个常见的问题，但答案也不复杂。单边控制图其实就是指只能监控一个方向的变动，比如只关心上限或下限的超标。计算 Cp 和 Cpk 时，你得重点关注那个有实际限制的方向。例如，当只有上限时，Cp 和 Cpk 的计算就会侧重于如何控制过程变动以避免超标，而不再是对称的上下控制区间。这个可以通过几个工具来完成，其中有些工具了相当便捷的计算方式。你可以参考一下几个相关的资源，它们会你更好地理解和应用这些控制图的计算方法。

建立矫正行动管理制度 定义制程系统 决定控制特性 顾客需求 问题区域及相互关系

计数型控制图的 SPC 过程能力用起来还挺方便的，尤其是做质量监控那块。Pn 图、P 图、C 图、U 图这几种图型，各有侧重，统计方式也不一样。比如P 图主要看不良率，适合批量检测；而C 图则偏向统计单件产品的缺陷数，更适合产品的内在问题。做得细，才更准。界限计算那块也不用太担心，网上资源挺多的，像MATLAB和SAS都有现成的教程支持。如果你是用MATLAB画图的，还可以看看那个离散图学习资源，讲得比较清楚，省事不少。另外，还有不少扩展内容，比如Redis相关的思维导图，还有一些图形选择和布局的教程，也能在项目展示阶段派上用场。像是数据的时候，图清晰才更有说服力，对吧？如果你正好做质量统计，

function B=boundaries(BW,conn,dir) %输入二进制图像，跟踪目标边缘轮廓

绘制图形的辅助操作曲线线形控制符曲线颜色控制符符号- : -. --含义实线虚线点划线双划线符号b g r c m y k w含义兰绿红青品红黄黑白

R 控制图是统计过程控制 (SPC) 中常用的工具，用于监控过程的变异并识别异常情况。 R 控制图的优势： 监控过程变异 及时发现异常 数据可视化 辅助决策